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    v5.0

      k-Core

      ✓ 文件回写 ✕ 属性回写 ✓ 直接返回 ✓ 流式返回 ✕ 统计值

      概述

      k-Core算法能识别图中最大的连通子图,其中所有节点的度不小于 k。它常用来识别和提取图中紧密连通的群组,以便做进一步分析。该算法广泛应用于金融风险控制、社交网络分析和生物学等多个研究领域。k-Core算法的主要优势之一是时间复杂度低(线性),因此能高效地处理大型图。此外,k-Core生成的子图具有良好的直观可解释性,有助于理解图的结构模式和关系。

      普遍接受的k-Core概念最早是由Seidman提出的:

      基本概念

      k-Core

      图的k-Core子图是通过迭代剪枝过程得到的。从原图开始,按顺序反复从图中去掉度小于k的节点,直到剩余节点的度均大于或等于k。

      以下是获取图的3-core子图的修剪过程。在第一轮中,度数小于3的节点{a, d, f}被移除,这影响到节点b在第二轮中被移除。第二轮之后,所有剩余节点的度数都不少于3,因此修剪过程结束,该图的3-core是由节点{c, e, g, h}诱导的。

      嬴图的k-Core算法识别图中每个连通分量的k-core子图。

      特殊说明

      • k-Core算法忽略图中的自环边。在计算相应节点的度时,不考虑它的自环边。
      • k-Core算法忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      语法

      • 命令:algo(k_core)
      • 参数:
      名称
      类型
      规范
      默认
      可选
      描述
      k int ≥1 / k-Core中每个节点的度都大于等于k

      示例

      示例图如下:

      文件回写

      配置项
      回写内容
      描述
      filename _id k-Core中节点的ID
      algo(k_core).params({
        k: 3
      }).write({
        file:{
          filename: '3-core'
        }
      })
      

      结果:文件3-core

      G
      F
      E
      D
      

      直接返回

      别名序号
      类型
      描述
      0 []perNode k-Core中节点的UUID
      algo(k_core).params({
        k: 2
      }) as k2 
      return k2
      

      结果:k2

      7
      6
      5
      4
      2
      3

      流式返回

      别名序号
      类型
      描述
      0 []perNode k-Core中节点的UUID
      algo(k_core).params({
        k: 2
      }).stream() as k2 
      find().nodes(k2) as nodes
      return nodes{*}
      

      结果:nodes

      _id _uuid
      G 7
      F 6
      E 5
      D 4
      C 2
      B 3
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